時間序列分析：方法與應用（第二版）（高等院校研究生用書） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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易丹輝 著

圖書標籤:

• 時間序列分析
• 計量經濟學
• 統計學
• 預測
• 金融
• 經濟學
• 數據分析
• 建模
• 研究生教材
• 應用統計

齣版社： 中國人民大學齣版社

ISBN：9787300254739

版次：2

商品編碼：12322763

包裝：平裝

叢書名： 高等院校研究生用書

開本：16開

齣版時間：2018-03-01

用紙：膠版紙

頁數：252

內容簡介

本書分為四部分內容。第一部分單變量時間序列分析，包括傳統時序分析、隨機時序分析、ARCH類模型；第二部分基於迴歸的多變量時序分析，包括含虛擬變量的迴歸模型、基於綫性迴歸的協整和誤差修正模型(ECM) ；第三部分基於AR的多變量時序分析，包括嚮量自迴歸模型(VAR)、結構嚮量自迴歸模型(SVAR)、嚮量誤差修正模型(VECM)；第四部分截麵數據和時序數據結閤的多變量時序分析，主要是在經典綫性迴歸模型基礎上發展起來的各種Panel Data 模型。

作者簡介

易丹輝 中國人民大學統計學院教授、博士生導師。研究方嚮：風險管理與保險、預測與決策。主要從事統計方法在經濟、金融、保險、醫療、管理等領域應用的研究。講授統計預測、預測動態、實驗設計、金融風險分析技術、時間序列分析、數據挖掘技術及應用等課程。

目錄

第一章 傳統時間序列分析模型
第一節 趨勢模型類型和選擇
第二節 參數估計
第三節 模型分析與評價
第四節 季節模型

第二章 ARMA模型
第一節 概述
第二節 時序特性的分析
第三節 ARMA模型及其改進
第四節 隨機時序模型的建立
第五節 時序模型預測

第三章 ARCH類模型
第一節 單位根過程
第二節 ARCH模型的基本形式
第三節 廣義ARCH模型
第四節 ARCH模型的拓廣形式
第五節 多元ARCH模型

第四章 兩序列的協整和誤差修正模型
第一節 含虛擬變量的迴歸模型
第二節 Granger因果檢驗
第三節 協整含義及檢驗
第四節 誤差修正模型

第五章 嚮量自迴歸模型
第一節 非結構化VAR模型
第二節 脈衝響應與方差分解
第三節 結構VAR模型
第四節 嚮量誤差修正模型

第六章 Panel Data模型
第一節 模型的基本問題
第二節 固定效應模型
第三節 隨機效應模型
第四節 單位根檢驗與協整檢驗

參考文獻

精彩書摘

時間過得真快，轉眼該書齣版已經七年，根據齣版社要求，需要修訂再版。藉這個機會，將幾年來在講課和實踐中遇到的問題一並加入，受字數和時間限製，隻能對內容進行壓縮整理，由七章變為六章，共四部分內容。第一部分為單變量時間序列分析，包括傳統時序分析、隨機時序分析、ARCH類模型；第二部分為基於迴歸的多變量時序分析，包括含虛擬變量的迴歸模型、基於綫性迴歸的協整和誤差修正模型(ECM) ；第三部分為基於AR的多變量時序分析，包括嚮量自迴歸模型(VAR)、結構嚮量自迴歸模型(SVAR)、嚮量誤差修正模型(VECM)；第四部分為截麵數據和時序數據結閤的多變量時序分析，主要是各種在經典綫性迴歸模型基礎上發展起來的Panel Data 模型。書中僅對固定時間，分析截麵變化規律進行瞭說明；固定截麵單位，分析其在時間上的變化方法類似。這類模型適用於截麵單位較多、時間不長的數據，以避免時間過長，序列具有明顯的趨勢。如果截麵單位過少，需要時間較長，要注意序列變動是否為單位根過程。
隨著計算機技術的飛速發展，以及人們對各種現象認識的深入，有很多新的分析方法應運而生，特彆是麵對大數據如何分析。希望能夠與讀者探討更多的分析方法，更好地解決實際問題。
易丹輝

《時間序列分析：理論與實踐》 一、本書概述 《時間序列分析：理論與實踐》旨在為讀者提供一個全麵且深入的時間序列分析知識體係。本書內容覆蓋瞭時間序列分析的基礎理論、經典模型、前沿方法以及在實際問題中的應用。本書適閤作為高等院校研究生、相關領域的專業研究人員及對時間序列分析感興趣的實踐者的學習和參考用書。 本書力求在理論的嚴謹性與方法的實用性之間取得平衡，既要闡述統計學和計量經濟學中時間序列模型的基本原理，又要展示如何將這些理論工具應用於解決現實世界中的各種問題。我們將引導讀者從理解時間序列數據的基本特徵齣發，逐步掌握建立、診斷和應用各類時間序列模型的方法。 二、本書特色與內容結構 本書的內容組織緊湊，邏輯清晰，從易到難，層層遞進。我們將首先奠定堅實的基礎，然後逐步引入更復雜和高級的模型。 第一部分：時間序列數據基礎與預處理 第一章：時間序列數據的基本概念與特徵 本章將首先介紹時間序列數據的定義、重要性及其在科學研究和實際應用中的廣泛領域，例如金融市場的波動、經濟增長的趨勢、氣象數據的變化、工業生産的監測以及生物醫學信號的分析等。 我們將深入探討時間序列數據的幾個核心特徵：趨勢（Trend）、季節性（Seasonality）、周期性（Cyclicity）以及隨機擾動（Irregular Component）。通過清晰的圖示和實例，讀者將學會如何識彆和量化這些特徵。 此外，本章還會介紹時間序列數據的平穩性（Stationarity）概念，包括嚴平穩（Strict Stationarity）和弱平穩（Weak Stationarity），並解釋其在模型建立中的關鍵作用。非平穩性是許多時間序列分析的挑戰，本章將為後續的差分等處理打下基礎。 我們將引入自相關函數（Autocorrelation Function, ACF）和偏自相關函數（Partial Autocorrelation Function, PACF）的概念，闡述它們如何度量時間序列變量與其自身滯後值之間的相關性，並解釋它們在模型識彆階段的重要性。 第二章：時間序列數據的預處理與可視化 在進行任何時間序列建模之前，對數據進行有效的預處理至關重要。本章將詳細介紹各種常用的數據預處理技術。 數據平滑（Data Smoothing）：我們將介紹移動平均（Moving Averages）、指數平滑（Exponential Smoothing）等方法，用於去除數據中的短期波動，揭示潛在的趨勢和季節性。 數據變換（Data Transformations）：針對具有異方差性（Heteroscedasticity）或非綫性關係的序列，我們將介紹對數變換、Box-Cox變換等，以改善數據的統計性質，使其更符閤模型假設。 處理缺失值（Handling Missing Values）：缺失值是時間序列數據中常見的問題。本章將討論插值（Interpolation）方法，如綫性插值、樣條插值，以及基於模型的填充方法。 數據可視化（Data Visualization）：本章將強調可視化在理解時間序列數據中的核心作用。我們將演示如何繪製時間序列圖、ACF/PACF圖、季節性分解圖等，以直觀地識彆數據特徵和潛在模式。 第二部分：經典時間序列模型 第三章：平穩時間序列模型：AR、MA、ARMA模型 本章是時間序列模型的核心。我們將首先詳細介紹自迴歸（Autoregressive, AR）模型，解釋其工作原理，即當前值是過去值的綫性組閤。我們將討論AR(p)模型的階數選擇、參數估計方法（如Yule-Walker方程、最大似然估計）以及模型診斷。 接著，我們將引入移動平均（Moving Average, MA）模型，解釋其工作原理，即當前值是過去隨機擾動的綫性組閤。我們將探討MA(q)模型的特點、估計與診斷。 最後，我們將自迴歸移動平均（Autoregressive Moving Average, ARMA）模型，這是AR和MA模型的結閤。我們將詳細解釋ARMA(p,q)模型的結構、模型識彆（通過ACF和PACF圖）、參數估計（如最大似然估計）以及模型診斷。我們將重點講解Box-Jenkins方法論在ARMA模型建立中的應用。 第四章：非平穩時間序列模型：ARIMA模型 現實世界中的許多時間序列並非平穩，需要進行差分（Differencing）來使其平穩。本章將聚焦於自迴歸積分移動平均（Autoregressive Integrated Moving Average, ARIMA）模型。 我們將詳細解釋差分操作如何處理趨勢和季節性。ARIMA(p,d,q)模型中的d代錶差分的階數。 本章將結閤前麵介紹的ARMA模型，闡述如何識彆ARIMA模型的階數p, d, q。我們將提供係統的識彆步驟，並進行詳細的實例演示。 參數估計、模型診斷和預測在ARIMA模型中的應用也將是本章的重點。 第五章：季節性時間序列模型：SARIMA模型 許多時間序列數據具有顯著的季節性模式，例如月度銷售數據、季度GDP增長等。本章將介紹季節性自迴歸積分移動平均（Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average, SARIMA）模型。 SARIMA模型是對ARIMA模型的擴展，能夠同時處理非平穩性和季節性。我們將介紹SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)s模型的結構，其中(P,D,Q)s部分用於描述季節性模式。 本章將指導讀者如何識彆SARIMA模型的季節性階數P, D, Q以及季節周期s，並結閤ACF/PACF圖進行分析。 SARIMA模型的參數估計、模型診斷和預測方法也將得到詳細闡述。 第三部分：進階時間序列模型與方法 第六章：模型診斷與選擇 任何統計建模過程都離不開模型診斷。本章將深入探討如何評估所選時間序列模型的擬閤優度（Goodness-of-Fit）和有效性。 我們將介紹殘差分析（Residual Analysis），包括檢查殘差的獨立性、零均值、常方差和正態性。我們將講解殘差ACF/PACF圖、Ljung-Box檢驗等工具。 信息準則（Information Criteria），如AIC（Akaike Information Criterion）和BIC（Bayesian Information Criterion），在模型選擇中的作用也將被詳細討論，以幫助讀者在多個候選模型中做齣最優選擇。 本章還將簡要介紹模型交叉驗證（Cross-validation）等更高級的模型評估技術。 第七章：多變量時間序列分析：VAR、VECM模型 許多實際問題涉及多個相互關聯的時間序列變量。本章將介紹嚮量自迴歸（Vector Autoregression, VAR）模型，用於分析多個時間序列變量之間的動態關係。 我們將討論VAR模型的建立、階數選擇、參數估計和解釋。 對於存在協整關係（Cointegration）的非平穩多變量時間序列，我們將介紹嚮量誤差修正模型（Vector Error Correction Model, VECM）。VECM能夠同時處理變量的非平穩性和長期均衡關係。 脈衝響應函數（Impulse Response Functions, IRFs）和方差分解（Variance Decomposition）等分析工具，用於理解變量之間的相互影響，也將得到詳細介紹。 第八章：條件異方差模型：ARCH、GARCH模型 金融時間序列數據常常錶現齣“波動聚集性”（Volatility Clustering），即大的價格變動後麵往往跟著大的變動，小的變動後麵跟著小的變動。這意味著序列的方差是非恒定的。本章將介紹自迴歸條件異方差（Autoregressive Conditional Heteroscedasticity, ARCH）模型和廣義自迴歸條件異方差（Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity, GARCH）模型。 我們將解釋ARCH(q)和GARCH(p,q)模型的結構，以及它們如何模擬和預測波動的動態變化。 本章將重點講解如何識彆ARCH/GARCH模型的階數，參數估計（如最大似然估計）和模型診斷。 第九章：狀態空間模型與卡爾曼濾波 狀態空間模型（State-Space Models）提供瞭一種靈活的框架來描述動態係統。本章將介紹狀態空間模型的基本思想，包括狀態方程和觀測方程。 卡爾曼濾波（Kalman Filter）是一種重要的算法，用於在存在噪聲的情況下，從一係列不完全或不精確的測量中估計動態係統的狀態。我們將詳細介紹卡爾曼濾波的原理、迭代過程以及在時間序列分析中的應用，如平滑和預測。 我們將展示狀態空間模型如何統一多種時間序列模型，如ARIMA模型和狀態變量模型。 第四部分：時間序列分析的應用 第十章：時間序列模型的應用案例分析 本章將通過一係列具體的案例，展示如何將前麵介紹的時間序列模型和方法應用於解決實際問題。 經濟預測：利用ARIMA、SARIMA模型預測GDP、通貨膨脹率、失業率等宏觀經濟指標。 金融時間序列分析：應用GARCH模型進行股票價格波動率的預測，分析資産收益率的風險。 市場營銷與銷售預測：利用SARIMA模型預測産品銷量，優化庫存管理。 環境與氣象監測：分析溫度、降雨量等氣象數據的長期趨勢和季節性模式。 工業生産與質量控製：應用時間序列模型監測生産過程的穩定性，及時發現異常。 其他領域：簡要介紹在交通流量、能源消耗、網絡流量等領域的時間序列應用。 第十一章：高級應用與前沿展望 本章將簡要介紹一些更高級或前沿的時間序列分析技術和應用方嚮，為讀者提供進一步學習的指引。 機器學習與時間序列：探討如何將機器學習算法（如支持嚮量機、決策樹、神經網絡、深度學習模型如LSTM、Transformer）應用於時間序列預測和分類。 異常檢測（Anomaly Detection）：在時間序列數據中識彆不尋常的模式或離群點。 長短期記憶網絡（LSTM）：在處理具有長期依賴性的時間序列數據方麵的優勢。 實時時間序列分析：處理和分析連續不斷流入的時間序列數據。 因果推斷（Causal Inference）與時間序列。 貝葉斯時間序列分析。 三、學習目標與預期收獲 通過學習本書，讀者將能夠： 1. 深刻理解時間序列數據的基本概念、性質和挑戰。 2. 熟練掌握常用的時間序列數據預處理技術。 3. 能夠識彆、建立、診斷和應用經典時間序列模型，如ARIMA、SARIMA模型。 4. 理解並掌握多變量時間序列分析（VAR、VECM）和條件異方差模型（ARCH、GARCH）。 5. 熟悉狀態空間模型和卡爾曼濾波的基本原理及其應用。 6. 能夠運用時間序列分析方法解決實際問題，並具備批判性地評估模型結果的能力。 7. 對時間序列分析的前沿技術和發展趨勢有所瞭解。 四、適閤讀者 本書內容係統全麵，既有嚴謹的理論推導，又有豐富的實例說明，適閤以下讀者群體： 高等院校研究生：學習統計學、計量經濟學、金融學、管理科學、計算機科學、工程學等專業的學生，作為核心教材或參考書。 科研人員：在學術研究中需要運用時間序列分析方法的研究者。 數據分析師與工程師：在金融、經濟、市場、運營、製造等領域從事數據分析工作的專業人士。 對時間序列分析感興趣的初學者：希望係統學習時間序列分析理論和實踐的自學者。 本書力求以清晰易懂的語言，結閤大量的圖錶和計算示例，引導讀者逐步掌握時間序列分析的奧秘，最終能夠獨立運用這些強大的工具來理解和預測動態世界。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在讀研究生，之前在實驗室做項目的時候，經常會遇到需要處理時間序列數據的情況。那時候我總是東拼西湊地找各種資料，效率很低，而且感覺知識體係不夠紮實。後來導師推薦瞭這本《時間序列分析：方法與應用（第二版）》，我纔真正感覺茅塞頓開。書中的內容涵蓋瞭從經典的時間序列模型到一些前沿的模型，比如狀態空間模型、馬爾可夫切換模型等，都講得非常深入。我尤其喜歡它在介紹每一個模型時，都會先從其理論基礎和建模思路講起，然後再具體到參數估計、模型檢驗和預測等步驟，邏輯非常清晰。而且，書中的案例分析也是一大亮點，涵蓋瞭金融、經濟、工程等多個領域，這些真實的案例讓我看到瞭時間序列分析在實際問題中的強大應用能力。我嘗試著將書中的方法應用到我自己的數據上，發現效果比之前自己摸索的方法好很多，而且整個分析過程也更有條理瞭。這本書對於我提升專業技能、解決實際研究問題非常有幫助，簡直是我學習時間序列分析的“案頭寶典”。

評分☆☆☆☆☆

作為一名即將畢業的研究生，在撰寫畢業論文的過程中，我不可避免地需要處理時間序列數據，並運用各種模型進行分析。在導師的推薦下，我選擇瞭這本《時間序列分析：方法與應用（第二版）》。這本書的深度和廣度都令我印象深刻。它不僅涵蓋瞭時間序列分析的經典理論，例如平穩性、自相關性、偏自相關性等基本概念，以及 ARIMA、SARIMA 等核心模型，還深入介紹瞭許多進階的主題，例如狀態空間模型、多元時間序列模型（VAR/VECM）、以及一些非參數和機器學習方法在時間序列分析中的應用。我尤其喜歡書中對模型選擇、診斷和解釋的詳細講解，這對於我進行科學嚴謹的論文研究至關重要。書中的數學推導清晰嚴謹，同時又配有大量的圖示和案例，使得復雜的內容也變得易於理解。我曾嘗試著將書中的部分方法應用到我的研究數據上，發現在模型的建立、參數估計以及預測效果的評估方麵，都得到瞭顯著的提升。這本書無疑為我的畢業論文提供瞭堅實的理論基礎和實踐指導，是一本非常值得推薦的高質量教材。

評分☆☆☆☆☆

說實話，剛拿到這本《時間序列分析：方法與應用（第二版）》的時候，我內心是有點忐忑的。我一直覺得時間序列分析是個比較難啃的硬骨頭，涉及到很多數學推導和統計概念。但這本書的編寫風格非常討喜，它不是那種上來就灌輸一大堆公式的學術著作，而是循序漸進，從最基礎的概念齣發，用非常生動易懂的語言解釋各種模型。我記得在講解 ARMA 模型的時候，作者用瞭類比的方式，讓我一下子就理解瞭“自迴歸”和“移動平均”這兩個概念的本質。而且，書中對於模型選擇、診斷和優化的過程也講得特彆細緻，讓我知道在實際應用中，我們不僅要會建立模型，更要懂得如何去評估和改進模型。另外，書中還介紹瞭許多實用的非參數方法和機器學習方法在時間序列分析中的應用，這讓我意識到，時間序列分析並非隻有傳統的統計模型，還有很多新的工具可以藉鑒。這本書的齣現，徹底改變瞭我對時間序列分析的看法，讓我覺得它既有理論深度，又有實踐價值，而且學起來也並不像我想象的那麼枯燥。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容實在太豐富瞭，我最近在準備數據科學方嚮的研究生入學考試，正好找到瞭這本《時間序列分析：方法與應用（第二版）》。拿到手之後，我最直觀的感受就是它的厚度，沉甸甸的一本，感覺知識點肯定裝得滿滿當當。我之前對時間序列的概念有些模糊，隻知道一些基礎的 ARIMA 模型，但這本書從最基礎的平穩性、自相關性講起，一步一步地引入瞭各種模型，包括 GARCH 模型、狀態空間模型等等，講解得非常細緻。讓我特彆驚喜的是，書裏不僅有理論的推導，還穿插瞭大量的 R 語言和 Python 的代碼示例，而且代碼寫得都很規範，可以直接運行。我嘗試著跟著書中的例子跑瞭一些代碼，對理解模型有瞭更直觀的感受。比如，在講到模型診斷時，書中詳細講解瞭殘差分析、Q-Q 圖等等，並且配瞭圖，一下子就明白瞭怎麼去判斷模型是否擬閤得好。而且，它還不僅僅局限於預測，還涉及到瞭異常檢測、因果推斷等應用，這對於我未來的研究方嚮非常有啓發。我感覺這本書的作者是真正站在學生的角度思考的，把很多復雜的概念都解釋得清晰易懂，不會讓人感到枯燥乏味。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對數據分析非常感興趣的在職人員，平時工作會接觸到大量的曆史數據，希望能從中挖掘齣有價值的信息。在尋找相關書籍時，《時間序列分析：方法與應用（第二版）》這本書給我留下瞭深刻的印象。它不僅僅是一本介紹理論的教科書，更像是一位經驗豐富的導師，引導我一步步深入理解時間序列分析的精髓。書中的內容覆蓋麵很廣，從基礎的平穩性檢驗、序列分解，到經典的 ARIMA、SARIMA 模型，再到更高級的 GARCH、VAR 模型，以及時下熱門的狀態空間模型和一些基於機器學習的時間序列預測方法，都進行瞭詳盡的闡述。我特彆欣賞書中對每種方法的應用場景和優缺點的分析，這讓我能夠根據不同的問題選擇最閤適的分析工具。而且，書中提供的代碼示例非常實用，我可以通過運行這些代碼來加深對理論的理解，並且能夠快速地將所學知識應用到我的工作中。這本書的齣版，對於我這樣希望在實際工作中應用時間序列分析的讀者來說，無疑是一份寶貴的財富。